論文の概要: Identifying Mechanical Models through Differentiable Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05410v1
• Date: Mon, 11 May 2020 20:19:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-04 20:56:45.257492
• Title: Identifying Mechanical Models through Differentiable Simulations
• Title（参考訳）: 微分シミュレーションによる力学モデル同定
• Authors: Changkyu Song and Abdeslam Boularias
• Abstract要約: 本稿では,未知の物体を非包括的動作によって操作する新しい手法を提案する。 提案手法は、微分可能な物理モデルの最近の進歩を利用して、操作対象の未知の力学的性質を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.86640234046472
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a new method for manipulating unknown objects through a sequence of non-prehensile actions that displace an object from its initial configuration to a given goal configuration on a flat surface. The proposed method leverages recent progress in differentiable physics models to identify unknown mechanical properties of manipulated objects, such as inertia matrix, friction coefficients and external forces acting on the object. To this end, a recently proposed differentiable physics engine for two-dimensional objects is adopted in this work and extended to deal forces in the three-dimensional space. The proposed model identification technique analytically computes the gradient of the distance between forecasted poses of objects and their actual observed poses and utilizes that gradient to search for values of the mechanical properties that reduce the reality gap. Experiments with real objects using a real robot to gather data show that the proposed approach can identify the mechanical properties of heterogeneous objects on the fly.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 物体を初期配置から平坦面上の所定の目標配置に変位させる無理解動作の列を通して未知の物体を操作する新しい手法を提案する。 提案手法は, 微分可能な物理モデルの最近の進歩を利用して, 慣性行列, 摩擦係数, 物体に作用する外力など, 操作対象の未知の力学特性を同定する。 この目的のために、最近提案された二次元物体に対する微分可能な物理エンジンが本研究で採用され、三次元空間における力を扱うように拡張された。 提案するモデル同定手法は,物体の予測されたポーズと実際のポーズとの間の距離の勾配を解析的に計算し,その勾配を利用して現実のギャップを減少させる機械的特性の値を求める。 実物体を用いた実ロボットによるデータ収集実験により,提案手法がフライ上の異種物体の力学特性を同定できることが確認された。

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